Polymarket 십억 달러 승자 리플레이: 40개 주소, 10만 건 거래, 수익을 올린 방법은 단 세 가지뿐

이 글을 읽으려면 14 분

세 가지 유형 간의 차이는 매개변수가 다른 것이 아니라 완전히 다른 게임을 하고 있다는 것입니다.

원문 제목: "폴리마켓 Top 40 주소 해설, 돈 번 방식은 세가지만 존재"

원문 저자: Leo, 예측 시장 연구원

폴리마켓에서 1,000만 달러를 벌어낸 사람들은, 정확히 어떤 전략을 사용했을까요?

Data API + On-chain 데이터를 활용하여, 스포츠와 암호화폐 두 가지 트랙의 Top 20 주소를 역추적하였습니다.

40개의 주소, 10만 건 이상의 거래, 일일히 해석했습니다.

대시보드 스크린샷을 보는 것이 아닙니다. 각각의 매수, 매도, 상환 거래를 전부 전략적 행동으로 복원한 것입니다.

방법: Polymarket Data API를 사용하여 각 주소의 거래 내역을 확인하고, LB API를 사용하여 수익/손해를 검토하며, On-chain REDEEM/MERGE 데이터를 사용하여 실제 자금 이동을 복원하였습니다. 각 주소 별로 2,000회부터 15,000회의 거래가 있습니다.

해석을 완료한 후, 스포츠나 암호화폐와 관계없이, 돈을 번 주소는 세 가지 유형으로 나눠집니다. 이 세 가지 유형 간의 차이는 매개변수가 아닌, 완전히 다른 게임을 하는 데 있습니다.

첫 번째 유형: 방향성, 옳게 맞춰 끝까지 기다리기

가장 많은 수익을 올린 스포츠 트랙 전략은, 너무나 간단해서 처음에는 믿지 못했습니다.

18개의 유효한 주소 중, 14개는 매수만 하고 매도하지 않았습니다. 보유한 채로 청산, 이기면 상환, 지면은 손실로 인정하여 매매하지 않았습니다.

같은 매수만 하지만, 번 돈 방식은 완전히 다릅니다.

swisstony: 4.94 억 달러 거래량, 수익률 1%, 순수익 4.96 백만 달러. 완전 자동화, 30분에 353건을 거래하면서, 5대 리그를 커버하였습니다. 각 경기당 약간의 수익을 올렸지만, 거래량이 너무 많았습니다.

majorexploiter: 수익률 39%, 한 번에 거래한 최대 금액은 99만 달러. 600건 이상의 거래 대부분은 두 경기의 아스날에 걸었습니다. 크게 걸고, 이기면 수백만을 딸 수 있습니다.

어떤 주소는 양질의 배팅을 하여 몇 백만을 벌었고, 다른 주소는 대량 거래로 돈을 벌었습니다. 방법은 다르지만 공통점은 자신이 배팅한 이벤트에 정보적 우위가 있다는 것입니다.

랭킹 1위가 스로틀링 중

kch123, 스포츠 랭킹 1위, 누적 수익 1035만 달러.

그러나 3월 중순 분석 당시, 최근 30일에 47.9만 달러를 잃었습니다. 최근 7일 승률은 31%로 (15 승 33 패) 14303번의 거래는 모두 매수, 매도 안 함. 일일 평균 거래량 493, 74%의 거래는 10초 미만 간격.

1천만을 벌어온 머신이 스로틀링 중입니다. 랭킹만 봐서는 이런 것을 알 수 없고, 블록체인 데이터를 해독해야 합니다.

나의 레이블이 나를 속였다

fengdubiying, 스포츠 13위, 수익 313만 달러.

대량 분석 시 "매도 지배형" 레이블을 붙였는데, 단타를 하는 것처럼 보였습니다.

데이터 해독: 93.6%의 환급은 매수환급에서 발생하고, 매도는 6%뿐. 진짜 전략은 LoL 전략적 배팅에 집중. 최대 단일 시장 158만 달러 (T1 vs KT 롤스터), 승률 74.4%, 손익 비율 7.5 대 1.

매도는 손절 도구이며 주요 전략이 아닙니다. 대시보드에서의 매수-매도 비율만 보면, 무슨 일을 하는지 전혀 오해할 수 있습니다.

두 번째 유형: 구조적, 예측 없이 수익 창출

암호화폐 랭킹은 전혀 다른 종류입니다. 스포츠 쪽은 반방향으로 도박을 하지만, 암호화폐 쪽은 금융 거래소를 운영합니다.

암호화폐 상위 5 순위 깊이 파헤치기: 이중 바이너리 옵션 가격 조작 봇 3개, 재고 가격 임계치를 사용하는 MERGE 리퀴디티 제공자 1개, 공모 이벤트 아비트라지 기축자 1개 (수익률 43.3%).

소매 투자자는 가격 방향을 예측하는 반면, 최상위 플레이어는 거래소를 운영합니다.

리퀴디티 제공자가 어떻게 수익을 창출하는가

0x8dxd, BTC 5/15 분 랠리 퀸트 브래버 봇.

거래의 94%가 대칭 주문이며, 동시에 상승 및 하락 주문을 합니다. 24시간 가동, 단일 거래 평균은 6달러 미만. 매수 + 매도 가격 차이 < 1달러이므로 그 사이의 차이가 이익입니다. 최소한 3개의 독립적인 주소에서 동일한 패턴을 실행합니다.

또 다른 유동성 공급자의 극단적인 사례: 경제학 카테고리에서 유동성 공급을 거의 독점했습니다. 매수 982건, 매도 0건, 만 달러 이익. 만든 것은 메이커 리베이트와 유동성 프리미엄입니다.

코드의 훌륭함이 수익을 보장하지 않는다

여기까지 보면 메이킹이 항상 수익을 창출할 것으로 생각할지도 모릅니다. GitHub에는 오픈 소스 Polymarket 메이킹 봇이 있습니다. 코드가 엔지니어링 면에서 잘 작성되어 있으며 WebSocket 실시간 데이터, 스톱로스 + 변동성 동결 + 휴면 기간과 같은 세 가지 리스크 컨트롤이 있습니다. 자동 포지션 결합까지 있습니다. 저자 본인이 인정한 바에 따르면: 손실이 발생합니다.

그 이유는 가치 책정 로직이 페니 점핑인데, 최적의 가격이 존재할 때 그 앞에 한 페니를 끼워 넣는 것입니다. 간단히 말해, 따라 하는 겁니다. 자체적인 가격 책정 능력이 없습니다.

코드가 얼마나 훌륭하더라도, 메이킹이 이익을 창출하는지는 여러분의 가격 책정 모델이 시장보다 얼마나 정확한지에 달려 있습니다.

주목할만한 데이터 하나 더 있습니다: 체인 상의 거래 타임스탬프 분석에 따르면, Polymarket의 암호 화폐 가격 시장에서 70% 이상의 아비트리지 이익이 100밀리초 미만의 봇들에게 가져가졌습니다. 전체 시장 중 수익을 올린 지갑은 8% 미만입니다. 봇의 지연이 초급 수준이라면, 실질적으로 고빈도 플레이어에게 유동성을 제공하는 셈입니다.

세 번째 유형: 인식 기반, 적은 베팅이지만 모두 판단이 있는

세 번째 유형의 주소는 처음 두 유형과 완전히 다릅니다. 거래 빈도가 매우 낮아 하루에 두세 번만 거래할 수 있지만, 각 거래 뒤에는 연구가 있습니다.

몇 가지 예를 들어보겠습니다.

날씨 카테고리의 한 주소는 기상청의 공개 데이터를 활용하여 모델링하며, 이길 확률이 0.77 이상일 때에만 진입합니다. 한 달에 두세 건만 거래할 수 있으며, 거래당 이익은 수만 달러입니다. 다른 주소는 거래의 89%가 NO를 사는 것이며, 보유 주기는 한 달로 산출되며, 이길 확률은 높지 않지만 평균 payoff 배수는 9배 이상이며, 몇 번의 올바른 대량의 베팅으로 모든 손실을 커버합니다.

더 극단적인 사례가 하나 더 있습니다: FDV(All Outcomes) 시장에서 하나의 작업만 수행하며, 50-55센트에 NO를 구매하고 해결되기를 1달러에 판매합니다. 이길 확률 100%. 운이 좋은 것이 아니라 다른 사람들이 이러한 가격 차이에 주목하지 않았기 때문입니다.

하지만, 인식 기반은 "연구가 깊을수록 수익을 창출할 수 있다"는 의미는 아닙니다. 한 사례를 분석했는데, 누군가가 137만 줄의 역사 데이터를 사용하여 BTC 가격 차이의 확률 행렬을 만들었는데, 백테스팅은 완벽했지만 롤링 검증을 하자마자 실패했습니다. 시장의 효율이 매우 빨리 향상되었고, 지난 달 유효했던 규칙들은 이번 달에 이미 아비트리지되었습니다.

인식형 진정한 엣지는 어떤 범주에 대한 이해가 시장 가격보다 깊은 것이며, 더 복잡한 모델이 아닙니다.